Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "support of machines" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-25 z 46
Tytuł:
Resonance of a rotary machine support beam considering geometric stiffness
Autorzy:
Wahrhaftig, Alexandre
Brasil, Reyolando
Groba, Thiago
Rocha, Lauro
Balthazar, José
Nascimento, Lázaro
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1839627.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
resonance
geometric stiffness
support of machines
Opis:
The effects of axial compressive forces on free vibration frequencies of rotating machine support beams are investigated taking into account their geometric stiffness. One class of structures that has economic and strategic importance is the base of machines, which is excited by vibrations induced by the supported equipment. These vibrations can affect the structures or, more generally, may generate damage to the supported equipment and the quality of production. They may also render human working conditions difficult. In the current work, these effects are studied via mathematical modeling, numerical simulation and experimental evaluation.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2020, 58, 4; 1023-1035
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Support Vector Machines in automatic human face recognition
Autorzy:
Kawulok, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333790.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
automatyczne rozpoznanie twarzy
metoda wektorów nośnych
wykrywanie twarzy
wybór cech
fuzja wielometodowa
automatic face recognition
support vector machines
face detection
feature extraction
multi-method fusion
Opis:
This paper presents the possibilities of applying the Support Vector Machines (SVM) in the process of automatic human face recognition. It is described how the existing methods of face recognition can be improved by the SVM. Moreover, a new approach to the multi-method fusion utilising the SVM is proposed. Usefulness of all the methods described in the paper improving the face recognition effectiveness by the SVM is confirmed by the experimental results.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2005, 9; 143-150
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robustness of Support Vector Machines in Algorithmic Trading on Cryptocurrency Market
Autorzy:
Ślepaczuk, Robert
Zenkova, Maryna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1356913.pdf
Data publikacji:
2019-08-07
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Nauk Ekonomicznych
Tematy:
Machine learning
support vector machines
investment algorithm
algorithmic trading
strategy
optimization
cross-validation
overfitting
cryptocurrency market
technical analysis
meta parameters
Opis:
This study investigates the profitability of an algorithmic trading strategy based on training SVM model to identify cryptocurrencies with high or low predicted returns. A tail set is defined to be a group of coins whose volatility-adjusted returns are in the highest or the lowest quintile. Each cryptocurrency is represented by a set of six technical features. SVM is trained on historical tail sets and tested on the current data. The classifier is chosen to be a nonlinear support vector machine. The portfolio is formed by ranking coins using the SVM output. The highest ranked coins are used for long positions to be included in the portfolio for one reallocation period. The following metrics were used to estimate the portfolio profitability: %ARC (the annualized rate of change), %ASD (the annualized standard deviation of daily returns), MDD (the maximum drawdown coefficient), IR1, IR2 (the information ratio coefficients). The performance of the SVM portfolio is compared to the performance of the four benchmark strategies based on the values of the information ratio coefficient IR1, which quantifies the risk-weighted gain. The question of how sensitive the portfolio performance is to the parameters set in the SVM model is also addressed in this study.
Źródło:
Central European Economic Journal; 2018, 5, 52; 186 - 205
2543-6821
Pojawia się w:
Central European Economic Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metody wektorów nośnych oraz komputerowej analizy obrazu w klasyfikacji korzeni marchwi
Application of support vector machines and digital image analysis in carrot roots classification
Autorzy:
Janaszek, M.
Trajer, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290488.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
analiza obrazu
klasyfikacja
marchew
SVM
digital image analysis
classification
carrot
Opis:
W pracy poruszono zagadnienie podejmowania decyzji o przydatności przetwórczej marchwi na podstawie uproszczonej informacji o barwie jej korzeni. Sprawdzono w jakim stopniu barwa pozwoli na odwzorowanie skupień korzeni o podobnych cechach chemicznych, decydujących o dalszym przeznaczeniu surowca. Do klasyfikacji korzeni wykorzystano metodę wektorów nośnych (SVM). Barwę marchwi odczytano z cyfrowych obrazów jej korzeni. Trafność klasyfikacji w zbiorze testowym wskazuje, że barwę można wykorzystać do opracowania wielokryterialnej klasyfikacji marchwi pod względem jej przydatności przetwórczej.
The article presents the study concerning the question of deciding on the processing suitability of carrot on the basis of simplified information about the color of roots. A possibility of mapping clusters of carrot roots having a similar chemical composition, which determine the further allocation of raw material, was examined. In classification of the roots support vector machine (SVM) was used. Carrot color was read from a digital image of its roots. Classification accuracy in the test set indicates that the color can be used to develop a multi-classification of carrots in terms of its processing suitability.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 75-80
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Opis własności dynamicznych elementarnych układów mechanicznych, typowych dla konstrukcji nośnych dużych maszyn wirnikowych
Description of dynamical properties of elementary mechanical system, typical for support construction of large rotation machines
Autorzy:
Gerlach, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327982.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
drgania
przebiegi harmoniczne
układy mechaniczne
kostrukcja nośna
maszyna wirnikowa
rotation machine
support construction
mechanical system
vibration
Opis:
Zwrócono uwagę na nieścisłość opisu przebiegów harmonicznych, występujących w drganiach układów mechanicznych, opisu rozpowszechnionego w literaturze technicznej, a także zastosowanego w publikacji [1]. Nieścisłość ta, zauważona w Monografii: Strukturdynamik, autorstwa profesorów R. Gasch'a i K. Knothe'go, nie doprowadziła do istotnych błędów w obliczeniach, lecz miała charakter nomenklaturowy.
There has been noticed certain impreciseness in the description of harmonic relation which occurs in the vibration of mechanical systems. Such description is often found in the technical literature and had been used in the publication [1]. The above impreciseness has been noticed in monograph "Strukturdynamik" written by prof. R. Gasch and K. Knothe. It does not lead to any significant errors in calculations, but have mainly a terminology character.
Źródło:
Diagnostyka; 2001, 25; 27-29
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of soil physical properties by optimized support vector machines
Autorzy:
Besalatpour, A.
Hajabbasi, M.A.
Ayoubi, S.
Gharipour, A.
Jazi, A.Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24338.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
Opis:
The potential use of optimized support vector machines with simulated annealing algorithm in developing prediction functions for estimating soil aggregate stability and soil shear strength was evaluated. The predictive capabilities of support vector machines in comparison with traditional regression prediction functions were also studied. In results, the support vector machines achieved greater accuracy in predicting both soil shear strength and soil aggregate stability properties comparing to traditional multiple-linear regression. The coefficient of correlation (R) between the measured and predicted soil shear strength values using the support vector machine model was 0.98 while it was 0.52 using the multiple-linear regression model. Furthermore, a lower mean square error value of 0.06 obtained using the support vector machine model in prediction of soil shear strength as compared to the multiple-linear regression model. The ERROR% value for soil aggregate stability prediction using the multiple-linear regression model was 14.59% while a lower ERROR% value of 4.29% was observed for the support vector machine model. The mean square error values for soil aggregate stability prediction using the multiplelinear regression and support vector machine models were 0.001 and 0.012, respectively. It appears that utilization of optimized support vector machine approach with simulated annealing algorithm in developing soil property prediction functions could be a suitable alternative to commonly used regression methods.
Źródło:
International Agrophysics; 2012, 26, 2
0236-8722
Pojawia się w:
International Agrophysics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Mapping of impervious surfaces with the use of remote sensing imagery: Support Vector Machines classification and GIS-based approach
Wizualizacja powierzchni nieprzepuszczalnych z wykorzystaniem zdjęć teledetekcyjnych: klasyfikacja support vector machines i podejście oparte na GIS
Autorzy:
Sobieraj, Janusz
Fernández Marín, Marcos
Metelski, Dominik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312146.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
klasyfikacja
powierzchnia nieprzepuszczalna
maszyna wektorów nośnych
teledetekcja
system informacji geograficznej
użytkowanie gruntów pokrycie gruntów
ArcGIS
uczenie maszynowe
classification
impervious surface
support vector machine
remote sensing
geographic information system
land use land cover
machine learning
Opis:
This study focuses on the problem of mapping impervious surfaces in urban areas and aims to use remote sensing data and orthophotos to accurately classify and map these surfaces. Impervious surface indices and green space assessments are widely used in land use and urban planning to evaluate the urban environment. Local governments also rely on impervious surface mapping to calculate stormwater fees and effectively manage stormwater runoff. However, accurately determining the size of impervious surfaces is a significant challenge. This study proposes the use of the Support Vector Machines (SVM) method, a pattern recognition approach that is increasingly used in solving engineering problems, to classify impervious surfaces. The research results demonstrate the effectiveness of the SVM method in accurately estimating impervious surfaces, as evidenced by a high overall accuracy of over 90% (indicated by the Cohen’s Kappa coefficient). A case study of the “Parkowo-Leśne” housing estate in Warsaw, which covers an area of 200,000 m², shows the successful application of the method. In practice, the remote sensing imagery and SVM method allowed accurate calculation of the area of the surface classes studied. The permeable surface represented about 67.4% of the total complex and the impervious surface corresponded to the remaining 32.6%. These results have implications for stormwater management, pollutant control, flood control, emergency management, and the establishment of stormwater fees for individual properties. The use of remote sensing data and the SVM method provides a valuable approach for mapping impervious surfaces and improving urban land use management.
Niniejsze badanie koncentruje się na problemie wyznaczania powierzchni nieprzepuszczalnych na obszarach miejskich i ma na celu wykorzystanie danych teledetekcyjnych i ortofotomap do dokładnej klasyfikacji i wizualizacji tych powierzchni. Wskaźniki powierzchni nieprzepuszczalnych i oceny terenów zielonych są szeroko stosowane w planowaniu przestrzennym i urbanistycznym do oceny środowiska miejskiego. Władze lokalne polegają również na oszacowaniu wielkości powierzchni nieprzepuszczalnych w celu obliczania opłat za wodę deszczową i skutecznego zarządzania odpływem wody deszczowej. Jednak dokładne określenie wielkości nieprzepuszczalnych powierzchni jest poważnym wyzwaniem. W niniejszym badaniu zaproponowano wykorzystanie metody Support Vector Machines (SVM), podejścia opartego na rozpoznawaniu wzorców, które jest coraz częściej stosowane w rozwiązywaniu problemów inżynieryjnych, do klasyfikacji powierzchni nieprzepuszczalnych. Wyniki badań pokazują skuteczność metody SVM w dokładnym szacowaniu powierzchni nieprzepuszczalnych, o czym świadczy wysoka ogólna precyzja wynosząca ponad 90% ( na co wskazuje współczynnik Kappa Cohena). Studium przypadku osiedla „Parkowo-Leśne” w Warszawie o powierzchni 200 000 m² pokazuje skuteczne zastosowanie metody. Wyniki wskazują, że powierzchnie przepuszczalne stanowiły około 67,4% całego kompleksu, podczas gdy powierzchnie nieprzepuszczalne stanowiły pozostałe 32,6%. Wyniki te mogą mieć wpływ na zarządzanie wodami opadowymi, kontrolę zanieczyszczeń, zapobieganie powodziom, zarządzanie kryzysowe i ustalanie opłat za wodę opadową dla poszczególnych nieruchomości. Wykorzystanie danych teledetekcyjnych i metody SVM zapewnia cenne podejście do wizualizacji powierzchni nieprzepuszczalnych i poprawy zarządzania użytkowaniem gruntów miejskich.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 3; 129--146
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Predicting the default risk of companies. Comparison of credit scoring models: LOGIT vs Support Vector Machines
Przewidywanie ryzyka kredytowego przedsiębiorstw niefinansowych. Porównanie modeli scoringowych: regresja logistyczna vs Support Vector Machine
Autorzy:
Nehrebecka, Natalia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425217.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
Basel III
Internal Rating Based System
credit scoring
Support Vector Machines
logistic regression
Opis:
The aim of the article is to compare models on a train and validation sample, which will be created using logistic regression and Support Vector Machine (SVM) and will be used to assess the credit risk of non-financial enterprises. When creating models, the variables will be subjected to the transformation of the Weight of Evidence (WoE), the number of potential predictions will be reduced based on the Information Value (IV) statistics. The quality of the models will be assessed according to the most popular criteria such as GINI statistics, Kolmogorov-Smirnov (K-S) and Area Under Receiver Operating Characteristic (AUROC). Based on the results, it was found that there are significant differences between the logistic regression model of discriminatory character and the SVM for the model sample. In the case of a validation sample, logistic regression has the best prognostic capability. These analyses can be used to reduce the risk of negative effects on the financial sector.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2018, 22, 2; 54-73
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On Some Properties of Support Vector Clustering
Analiza wybranych własności taksonomicznej metody wektorów nośnych
Autorzy:
Trzęsiok, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906302.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
support vector machines
clustering
admissibility conditions
Opis:
Celem referatu jest przedstawienie analizy wybranych formalnych własności taksonomicznej metody wektorów nośnych (SVC). Wyniki dotyczące nowej metody SVC zestawiono i porównano z własnościami innych znanych metod taksonomicznych. Ponieważ na ogół nie jest możliwe wskazanie, która z metod taksonomicznych daje najlepsze rezultaty, stojąc wobec konkretnego problemu, badacz musi dokonywać wyboru metody w oparciu o wiedzę dotyczącą ich własności. Zadaniem badacza jest wtedy ustalenie preferencji w zbiorze własności metod by następnie użyć ich przy doborze odpowiedniego narzędzia. Wiedza dotycząca formalnych własności metod taksonomicznych jest w referacie rozszerzona o nową- taksonomiczną metodę wektorów nośnych.
The aim o f this paper is to analyse the relatively new clustering method - Support Vector Clustering (SVC) in terms o f fulfilling admissibility conditions. The results are compared within a group o f four other clustering methods. Since it is not possible to assess which clustering method is the "best" in general, given a specific problem the user can decide which method to apply considering some properties o f clustering methods, known as admissibility conditions. This paper expands the knowledge about the properties o f clustering methods with the properties o f SVC.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Fast Classification Method of Faults in Power Electronic Circuits Based on Support Vector Machines
Autorzy:
Cui, J.
Shi, G.
Gong, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/220922.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
power electronics
fault diagnosis
wavelet transforms
support vector machines
directed acyclic graph
nearest neighbours
Opis:
Fault detection and location are important and front-end tasks in assuring the reliability of power electronic circuits. In essence, both tasks can be considered as the classification problem. This paper presents a fast fault classification method for power electronic circuits by using the support vector machine (SVM) as a classifier and the wavelet transform as a feature extraction technique. Using one-against-rest SVM and one-against-one SVM are two general approaches to fault classification in power electronic circuits. However, these methods have a high computational complexity, therefore in this design we employ a directed acyclic graph (DAG) SVM to implement the fault classification. The DAG SVM is close to the one-against-one SVM regarding its classification performance, but it is much faster. Moreover, in the presented approach, the DAG SVM is improved by introducing the method of Knearest neighbours to reduce some computations, so that the classification time can be further reduced. A rectifier and an inverter are demonstrated to prove effectiveness of the presented design.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2017, 24, 4; 701-720
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Computer systems supporting the management of machines/equipment in hard coal mines. Case study
Autorzy:
Biały, Witold
Fries, Jiri
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/410158.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
operation support systems
maintenance
mining industry
mining machines/equipment
Opis:
Computer systems supporting the management of machines operation and maintenance in companies have been successfully applied in many branches of industry. Over the last few years these systems have been considerably transformed. It also seems that using them for operating mining machines in hard coal mines is inevitable, as maintenance generates high production costs. If implemented, the systems will allow for optimization of stocks, spare parts and materials, supplies, outsourced services as well as maintenance-repair works. Application of a system supporting the management of mining machines/equipment will also enable a better, more effective use of employees. As a result of these actions, the time needed for preparations and repair will be shortened, which will translate directly into the economic effects of mines.
Źródło:
Management Systems in Production Engineering; 2019, 3 (27); 138-143
2299-0461
Pojawia się w:
Management Systems in Production Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of new method of initialisation of neuro - fuzzy systems with support vector machines
Analiza nowej metody inicjalizacji systemów neuronowo – rozmytych z wykorzystaniem maszyn wektorów wspierających
Autorzy:
Simiński, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375675.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
support vector machine (SVM)
neuro-fuzzy systems
classification
regression
Opis:
The correspondence between support vector machines and neuro-fuzzy systems is very interesting. The full equivalence for classification and partial for regression has been formally shown. The equivalence has very interesting implication. It is a base for a new method of initialization of neurofuzzy systems, ie. for creating of fuzzy rule base. The commonly used methods are based on reversion of item: the premises of fuzzy rules split input domain into region, thus premises of fuzzy rules can be elaborated by partition of input domain. This leads to three main classes of partition of input domain. The above mentioned equivalence results in new way of creating the rule base. Now the input domain is not partitioned, but the premises of fuzzy rules are extracted from support vector. The objective of the paper is to examine the advantages and disadvantages of this new method for creation of fuzzy rule bases for neuro-fuzzy systems.
Związek pomiedzy maszynami wektorów podpierajacych i systemami neuronoworozmytymi jest bardzo interesujący. Została wykazana pełna odpowiedniość między tymi systemami dla klasyfikacji i częściowa dla regresji. Odpowiedność ta ma bardzo ważną konsekwencję. Jest podstawa do opracowania nowego sposobu tworzenia bazy reguł dla systemu neuronowo-rozmytego. Dotychczasowe metody opieraja się na podziale przestrzeni wejściowej, a następnie przekształcenia tak powstałych regionów w przesłanki rozmytych reguł. Tutaj możliwe jest przekształcanie wektorów wspierających na przesłanki reguł rozmytych. Celem artykułu jest przebadanie możliwości stosowania takiego podejścia do inicjalizacji systemów neuronowo-rozmytych. Eksperymenty wykazują dosć istotną wadę tego podejścia. W jego wyniku powstają bardzo liczne zbiory reguł rozmytych, co zupełnie przeczy idei interpretowalności wiedzy w systemach neuronowo-rozmytych. Manipulacja pewnymi parametrami umożliwia zmiejszenie liczby reguł, jednak manipulacja ta jest trudna i wymaga wielu prób. Drugą dość istotna wadą jest wyraźnie wyższy błąd wypracowywany przez systemy inicjalizowane przez SVM w porównaniu do systemów, których bazy reguł tworzone sa˛ poprzez podział przestrzeni wejściowej.
Źródło:
Theoretical and Applied Informatics; 2012, 24, 3; 243-254
1896-5334
Pojawia się w:
Theoretical and Applied Informatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Parameter identification of ship maneuvering models using recursive least square method based on support vector machines
Autorzy:
Zhu, M.
Hahn, A.
Wen, Y.
Bolles, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/116455.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
ship manoeuvering
recursive least square method
ship manoeuvering model
ship maneuverability prediction
Support Vector Machines (SVM)
empirical mode decomposition (EMD)
Computational Fluid Dynamics (CFD)
Extended Kalman Filter (EKF)
Opis:
Determination of ship maneuvering models is a tough task of ship maneuverability prediction. Among several prime approaches of estimating ship maneuvering models, system identification combined with the full-scale or free- running model test is preferred. In this contribution, real-time system identification programs using recursive identification method, such as the recursive least square method (RLS), are exerted for on-line identification of ship maneuvering models. However, this method seriously depends on the objects of study and initial values of identified parameters. To overcome this, an intelligent technology, i.e., support vector machines (SVM), is firstly used to estimate initial values of the identified parameters with finite samples. As real measured motion data of the Mariner class ship always involve noise from sensors and external disturbances, the zigzag simulation test data include a substantial quantity of Gaussian white noise. Wavelet method and empirical mode decomposition (EMD) are used to filter the data corrupted by noise, respectively. The choice of the sample number for SVM to decide initial values of identified parameters is extensively discussed and analyzed. With de-noised motion data as input-output training samples, parameters of ship maneuvering models are estimated using RLS and SVM-RLS, respectively. The comparison between identification results and true values of parameters demonstrates that both the identified ship maneuvering models from RLS and SVM-RLS have reasonable agreements with simulated motions of the ship, and the increment of the sample for SVM positively affects the identification results. Furthermore, SVM-RLS using data de-noised by EMD shows the highest accuracy and best convergence.
Źródło:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2017, 11, 1; 23-29
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling of synchronous generators for the analysis of frequency transients above 1 Hz/s
Autorzy:
Assenkamp, Alf
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2135729.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
control system
distributed energy systems
frequency support
generator model
RoCoF
synchronous generators
synchronous machines
Opis:
Large synchronous generators are of high importance for the stability of power systems. They generate the frequency of the system and stabilize it in case of severe grid faults like trips of large in-feeders or loads. In distributed energy systems, in-feed via inverters will replace this generation in large parts. Modern inverters are capable of supporting grid frequency during severe faults by different means on the one hand. On the other hand, higher Rates of Change of Frequency (RoCoF) after incidents need to be accustomed by future systems. To be able to analyse the RoCoF withstand capability of synchronous or induction generators, suitable models need to be developed. Especially the control and excitation system model need enhancements compared to models proposed in standards like IEEE Std 421.5. This paper elaborates on the necessary modelling depth and validates the approach with example results.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2022, 71, 3; 687--700
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Induction motor fault classification via entropy and column correlation features of 2D represented vibration data
Autorzy:
Basaran, Murat
Fidan, Mehmet
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841827.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
entropy
fault diagnosis
support vector machines
wavelet transforms
Opis:
Due to long-term use under challenging conditions, the sub-elements of induction motors may suffer certain defects over time. Such defects impair the vibration characteristics of the motors in different ways, depending on the type of defect. Therefore, the change in vibration characteristic provides indicators about the fault type and can be used in preventive maintenance strategies to ensure safe operation of the system. In this work, discrete-time vibration data were transformed into 2-dimensional grey-level images and decomposed into individual components by the Wavelet decomposition method. Features based on entropy and column correlation were extracted from these components and used to classify motor faults by using the Support Vector Machine method implemented by using the Sequential Minimal Optimisation algorithm. When the selected classifier is compared with other popular Machine Learning algorithms, it is observed that motor faults are more successfully classified, and these observations are presented in detail with comparative classification performance results.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 1; 132-142
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of Compounds Activity Concept Learned by SVM Using Robust Jaccard Based Low-dimensional Embedding
Autorzy:
Jastrzębski, Stanisław
Czarnecki, Wojciech Marian
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1373687.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Jagielloński. Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego
Tematy:
Support Vector Machines
Locally Sensitive Hashing
Jaccard similarity
Opis:
Support Vector Machines (SVM) with RBF kernel is one of the most successful models in machine learning based compounds biological activity prediction. Unfortunately, existing datasets are highly skewed and hard to analyze. During our research we try to answer the question how deep is activity concept modeled by SVM. We perform analysis using a model which embeds compounds’ representations in a low-dimensional real space using near neighbour search with Jaccard similarity. As a result we show that concepts learned by SVM is not much more complex than slightly richer nearest neighbours search. As an additional result, we propose a classification technique, based on Locally Sensitive ashing approximating the Jaccard similarity through minhashing technique, which performs well on 80 tested datasets (consisting of 10 proteins with 8 different representations) while in the same time allows fast classification and efficient online training.
Źródło:
Schedae Informaticae; 2015, 24; 9-19
0860-0295
2083-8476
Pojawia się w:
Schedae Informaticae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bankruptcy prediction of small- and medium-sized enterprises in Poland based on the LDA and SVM methods
Autorzy:
Ptak-Chmielewska, Aneta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1363615.pdf
Data publikacji:
2021-03-03
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
discriminant analysis
support vector machines
bankruptcy prediction
SMEs
Opis:
The impact the last financial crisis had on the small- and medium-sized enterprises (SMEs) sector varied across countries, affecting them on different levels and to a different extent. The economic situation in Poland during and after the financial crisis was quite stable compared to other EU member states. SMEs represent one of the most important segments of the economy of every country. Therefore, it is crucial to develop a prediction model which easily adapts to the characteristics of SMEs. Since the Altman Z-Score model was devised, numerous studies on bankruptcy prediction have been written. Most of them involve the application of traditional methods, including linear discriminant analysis (LDA), logistic regression and probit analysis. However, most recent studies in the area of bankruptcy prediction focus on more advanced methods, such as case-based reasoning, genetic algorithms and neural networks. In this paper, the effectiveness of LDA and SVM predictions were compared. A sample of SMEs was used in the empirical analysis, financial ratios were utilised and non-financial factors were taken account of. The hypothesis assuming that multidimensional discrimination was more effective was verified on the basis of the obtained results.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2021, 22, 1; 179-195
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptation of Evolutionary Algorithms for Decision Making on Building Construction Engineering (TSP Problem)
Autorzy:
Wazirali, R. A.
Alzughaibi, A. D.
Chaczko, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226730.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
TSP
genetic algorithms
GA
support vector machines
SVM
Opis:
The report revolve on building construction engineering and management, in which there are a lot of requirements such as well supervision and accuracy and being in position to forecast uncertainties that may arise and mechanisms to solve them. It also focuses on the way the building and construction can minimise the cost of building and wastages of materials. The project will be based of heuristic methods of Artificial Intelligence (AI). There are various evolution methods, but report focus on two experiments Pattern Recognition and Travelling Salesman Problem (TSP). The Pattern Recognition focuses Evolutionary Support Vector Machine Inference System for Construction Management. The construction is very dynamic are has a lot of uncertainties, no exact data this implies that the inference should change according to the environment so that it can fit the reality, therefore there a need of Support Vector Machine Inference System to solve these problems. TSP focus on reducing cost of building construction engineering and also reduces material wastages, through its principals of finding the minimum cost path of the salesman.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2014, 60, 1; 125-128
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnostyka maszyn indukcyjnych klatkowych z wykorzystaniem cewek Rogowskiego
Diagnostics of squirrel cage induction machines in support about Rogowski coil
Autorzy:
Szymaniec, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1375056.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
Tematy:
diagnostyka maszyn elektrycznych
maszyny indukcyjne
maszyny klatkowe
cewka Rogowskiego
Opis:
The article presents the possibility an application of Rogowski coils to diagnostics exploational the squirrel-cage induction of motors. It the examples - possibilities of uses were introduced was to detecting in drive the alignment errors (paralell offset), the damage the squirrel-cage as well as airgap eccentricity. The metrological values of coils act it fully useful to diagnostics of motors. The presented in article results of measurements concern coils "own" construction.
Źródło:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2005, 72; 167-172
0239-3646
2084-5618
Pojawia się w:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of Approaches for the Extraction of Building Footprints from Pléiades Images
Autorzy:
Taha, Lamyaa Gamal El-deen
Ibrahim, Rania Elsayed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837996.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
ensemble classifiers
machine learning
random forest
maximum likelihood
support vector machines
backpropagation
image classification
Opis:
The Marina area represents an official new gateway of entry to Egypt and the development of infrastructure is proceeding rapidly in this region. The objective of this research is to obtain building data by means of automated extraction from Pléiades satellite images. This is due to the need for efficient mapping and updating of geodatabases for urban planning and touristic development. It compares the performance of random forest algorithm to other classifiers like maximum likelihood, support vector machines, and backpropagation neural networks over the well-organized buildings which appeared in the satellite images. Images were subsequently classified into two classes: buildings and non-buildings. In addition, basic morphological operations such as opening and closing were used to enhance the smoothness and connectedness of the classified imagery. The overall accuracy for random forest, maximum likelihood, support vector machines, and backpropagation were 97%, 95%, 93% and 92% respectively. It was found that random forest was the best option, followed by maximum likelihood, while the least effective was the backpropagation neural network. The completeness and correctness of the detected buildings were evaluated. Experiments confirmed that the four classification methods can effectively and accurately detect 100% of buildings from very high-resolution images. It is encouraged to use machine learning algorithms for object detection and extraction from very high-resolution images.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2021, 15, 4; 101-116
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modele stosowane w systemach komputerowego wspomagania projektowania silników górniczych
Autorzy:
Krok, Roman
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/304063.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wydawnictwo Druk-Art
Tematy:
sprawność silnika elektrycznego
schemat cieplny
projektowanie maszyn elektrycznych
wspomaganie projektowania
electric motor efficiency
thermal diagram
computer design support
design of electric machines
Opis:
W artykule przedstawiono model silnika elektrycznego górniczego chłodzonego wodą do obliczeń pola temperatury oraz sprawności energetycznej. Do jego opracowania wykorzystano autorską metodę zmodyfikowanych sieci cieplnych. W elementach konstrukcyjnych silnika elektrycznego dużej mocy chłodzonego wodą występuje bardzo duża nierównomierność rozkładu temperatury, potwierdzona zarówno pomiarami, jak i obliczeniami. W utworzonym modelu silnika indukcyjnego straty mocy w uzwojeniu stojana oraz w klatce wirnika obliczone są przy uwzględnieniu występującego w nich rozkładu temperatury. Przy sporządzaniu bilansu mocy czynnej i strat uwzględniono również straty mocy w pakietowanym rdzeniu stojana oraz straty w łożyskach i straty wentylacyjne. Za pomocą modelu można obliczyć sprawność energetyczną silnika elektrycznego w warunkach panujących w podziemiach kopalń przy zadanej temperaturze wlotowej wody i temperaturze otoczenia oraz zadanym wydatku wody chłodzącej. Przykładowe obliczenia sprawności energetycznej oraz pola temperatury wykonano dla silnika elektrycznego górniczego o mocy 400 kW i napięciu znamionowym 1000 V. Wykonany na podstawie modelu program komputerowy może być wykorzystany w systemach komputerowego wspomagania projektowania nowych energooszczędnych silników elektrycznych górniczych.
Model of water-cooled mine electric motor is presented in the paper. This model has been created on the basis of author’s own method of modified thermal networks in order to calculate power efficiency. When constructional elements of high power water-cooled electric motor are investigated, we observe high non-uniformity of temperature distribution, this is verified by calculations and experiments both. In the presented induction motor model, the power losses in stator winding and rotor cage are calculated taking into account the actual temperature distribution. In the power balance (active power/power losses) the power losses in the laminated stator core, bearing losses and windage losses have also been considered. With the help of this model it is possible to calculate power efficiency of electric motor under the conditions occurring down the coal mine at a given temperature of inlet water and ambient temperature and at a given coolant flow rate. The calculation examples of power efficiency and temperature field have been conducted for mine electric motor rated at 400 kW and 1000 V. The computer software developed on the basis of the model may be used in computer-assisted design of new energy-saving mine electric motors.
Źródło:
Napędy i Sterowanie; 2019, 21, 7/8; 90-94
1507-7764
Pojawia się w:
Napędy i Sterowanie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fetal state evaluation with fuzzy analysis of newborn attributes using CUDA architecture
Autorzy:
Czabański, R.
Wróbel, J.
Jeżewski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333255.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
fuzzy systems
fetal monitoring
support vector machines
CUDA architecture
systemy rozmyte
monitorowanie płodu
architektura CUDA
Opis:
Cardiotocography is a biophysical method of fetal state evaluation involving the recording and analysis of the fetal heart rate (FHR). Since a proper interpretation of the signal is relatively difficult, an automatic classification is often based on computational intelligence methods. The quality of classifiers based on supervised learning algorithms depends on a proper selection of learning data. In case of the fetal state evaluation, the learning is usually based on a set of quantitative parameters of FHR signal and the corresponding reference information determined on the basis of the retrospective analysis of newborn attributes. Values of the single attribute have been used so far as a reference. As a result, a part of information on the actual neonatal outcome has always been lost. The following paper presents a method of the fuzzy reasoning leading to an evaluation of neonatal outcome as a function of three newborn attributes. The fuzzy system was used in the process of a qualitative evaluation of the fetal state based on quantitative analysis of FHR signal using a support vector machine (SVM). In order to improve computational effectiveness, the learning algorithm was implemented in Compute Unified Device Architecture (CUDA). The results of these studies confirm the effectiveness of the proposed method and indicate the possibility of practical usage of the fuzzy system in supervised learning algorithms for the qualitative evaluation of the fetal state.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 125-133
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Least square support vectors machines approach to diagnosis of stator winding short circuit fault in induction motor
Autorzy:
Birame, M’hamed
Taibi, Djamel
Bessedik, Sid Ahmed
Benkhoris, Mohamed Fouad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327458.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
induction motor
inter-turn short circuit
fault diagnosis
least square support vector machine
LS-SVM
silnik indukcyjny
zwarcie międzyzwojowe
diagnostyka uszkodzeń
Opis:
Various approaches have been proposed to monitor the state of machines by intelligent techniques such as the neural network, fuzzy logic, neuro-fuzzy, pattern recognition. However, the use of LS-SVM. This article presents an automatic computerized system for the diagnosis and the monitoring of faults between turns of the stator in IM applying the LS-SVM least square support vector machine. in this study for the detection of short circuit faults in the stator winding of the induction motor. Since it requires a mathematical model suitable for modelling defects, a defective IM model is presented. The proposed method uses the stator current as input and at the output decides the state of the motor, indicating the severity of the short-circuit fault.
Źródło:
Diagnostyka; 2020, 21, 4; 35-41
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of critical flashover voltage of polluted insulators under sec and rain conditions using least squares support vector machines (LS-SVM)
Autorzy:
Mahdjoubi, Abdelhalim
Zegnini, Boubakeur
Belkheiri, Mohammed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328898.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
LS-SVM
flashover
modelling
polluted insulator
GMDL
przeskok
modelowanie
izolator
Opis:
This paper describes a methodology that was developed for the prediction of the critical flashover voltage of polluted insulators under sec and rain conditions least squares support vector machines (LS-SVM) optimization. The methodology uses as input variable characteristics of the insulator such as diameter, height, creepage distance, and the number of elements on a chain of insulators. The estimation of the flashover performance of polluted insulators is based on field experience and laboratory tests are invaluable as they significantly reduce the time and labour involved in insulator design and selection. The majority of the variables to be predicted are dependent upon several independent variables. The results from this work are useful to predict the contamination severity, critical flashover voltage as a function of contamination severity, arc length, and especially to predict the flashover voltage. The validity of the approach was examined by testing several insulators with different geometries. A comparison with the Grouping Multi-Duolateration Localization (GMDL) method proves the accuracy and goodness of LS-SVM. Moreover LS-SVMs give a good estimation of results which are validated by experimental tests.
Źródło:
Diagnostyka; 2019, 20, 1; 49-54
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykrywanie uszkodzeń węzłów w modelu ramy stalowej na podstawie analizy inertancji
Detection of defects connection between members of steel frame on the basis of FRF changes
Autorzy:
Ziaja, D.
Miller, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/105271.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
detekcja uszkodzeń
SHM
FRF
Support Vector Machines
SVM
image detection
Opis:
W artykule przedstawiono możliwość detekcji uszkodzeń węzłów na podstawie analizy proporcji pomiędzy wytypowanymi fragmentami funkcji przejścia (FRF). W ramach zadania wykonano eksperyment na modelu laboratoryjnym dwukondygnacyjnej ramy portalowej, którą poddano testom dynamicznym i dla której określono model modalny. Funkcję przejścia odpowiadającą wybranym punktom układu potraktowano jako sygnał w dziedzinie częstotliwości. Wyznaczono odcięte środków ciężkości kwadratów sygnału wybranych fragmentów funkcji, które następnie potraktowano jako dane wejściowe w metodzie wektorów nośnych. Zaproponowane podejście umożliwia skuteczną detekcję uszkodzeń węzłów badanego modelu.
The article presents the possibility of nodes failures detecting based on the analysis of the proportions between the selected intervals of FRF function. Within the scope of the task an experiment was performed on the laboratory model of a two-storey portal frame, which was subjected to dynamic tests and for which a modal model was defined. FRF function for selected system points was treated as a signal in the frequency domain. For the relevant fragments, the centers of gravity of the signal squares were determined, which were then used as input data in the Support Vector Machines (SVM) method. The proposed approach enables effective detection of connection damage in the tested structure.
Źródło:
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 2/I; 247-255
2300-5130
2300-8903
Pojawia się w:
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-25 z 46

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies